AI训练如何获取海量数据，论平台的重要性

news2025/4/21 15:39:14

引言：数据——AI时代的“新石油”

在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，数据已成为驱动技术进步的 “ 燃料 ”。无论是训练聊天机器人、优化推荐算法，还是开发自动驾驶系统，都需要海量、多样化的数据支持。
然而，获取这些数据并非易事————网站反爬虫机制、IP封锁、数据格式复杂等问题，常让开发者和企业头疼不已。
今天，我们就来聊聊两个能帮你高效、稳定获取数据的“秘密武器”。它们不仅技术强大，而且操作简单，普通人也能轻松上手。更重要的是，文末还有超值福利哦！

一、动态住宅代理：像真实用户一样“隐身”抓数据

1. 什么是动态住宅代理？

想象一下，你想从某个网站收集数据，但每次访问都被对方识别为 “ 爬虫 ” ，直接封禁你的IP。这时候，动态住宅代理（Dynamic Residential Proxy）就能派上用场。它相当于一个“智能中间人”，将你的网络请求通过全球各地的真实家庭网络IP转发出去。这样一来，网站会认为访问者是一个普通用户，而非机器程序，从而大幅降低被封禁的风险。

2. 为什么AI训练需要它？

●数据多样性：动态IP覆盖全球多个地区，能模拟不同地理位置用户的访问行为，确保数据来源的多样性。
●高成功率：通过轮换IP池，即使某个IP被封锁，系统会自动切换下一个可用IP，保证数据抓取不间断。
●合规性：使用真实住宅IP，避免因滥用数据中心代理而触犯法律或平台规则。

3.实战演示：三步搞定数据抓取

Step 1：注册与登录
最近在钻研AI大模型训练，大模型训练最重要的就是数据集，而收集数据集的关键就在于IP代理工具的选择，经过一周的选择与对比，最终选择使用亮数据平台进行动态获取数据。
主页链接，首先我们需要注册亮数据账号，非常简单！只需要输入邮箱进行验证即可。新用户会赠送2$,这也是我选择它的原因之一，对初学者是非常友好的。
在这里插入图片描述

登录亮数据控制台：注册并登录后，进入「代理网络」模块，选择「动态住宅IP」，点击开始使用。

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设置代理参数：通道名称是必填项（有默认值），代理类型：针对于新用户只能选择共享方式，默认国家选择：例如选择美国、印度等目标市场。选好之后点击添加。

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Step 2：编写抓取脚本（代码示例）
进入之后可以看到主机IP、端口号、用户名、密码等信息，同时贴心的给出了测试代码。地区我们选择CHINA，语言选择PYTHON，我们使用VSCODE运行python脚本，爬取的网址就是训练AI最爱数据集——当当云！

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示例代码如下（proxies中要替换成自己的用户名、密码、ip、端口号）：

import urllib3
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

# 请求头模拟浏览器
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.6778.14 Safari/537.36'}

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标URL
url = 'https://e.dangdang.com/list-LS1-dd_sale-0-1.html'

proxies = {'http': 'http://brd-customer-hl_bddb8569-zone-residential_proxy1:hst6nsfh4lq5@brd.superproxy.io:33335',
           'https': 'http://brd-customer-hl_bddb8569-zone-residential_proxy1:hst6nsfh4lq5@brd.superproxy.io:33335'}

# 添加请求头和代理IP发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 示例：获取页面标题
    title = soup.title.string
    print(f'页面标题: {title}')

    # 初始化空列表来存储每轮循环的数据
    titles = []
    authors = []
    prices = []
    descriptions = []
    links = []
    sales_ranking = []

    # 示例：获取帖子列表（根据页面结构可能需要调整）
    posts = soup.find_all('div', class_='bookinfo')
    for index, post in enumerate(posts):
        # 根据具体的HTML结构提取所需信息
        title_tag = post.find('div', class_='title')
        author_tag = post.find('div', class_='author')
        now_tag = post.find('span', class_='now')
        des_tag = post.find('div', class_='des')
        a_tag = soup.find('a', attrs={'title': title_tag.text})
        href_value = a_tag.get('href')

        print(f'书名: {title_tag.text}，作者：{author_tag.text},销量排名：{index+1},价格：{now_tag.text},详情链接：https://{href_value},作品简介：{des_tag.text}')

        # 将数据添加到列表中
        titles.append(title_tag.text)
        authors.append(author_tag.text)
        prices.append(now_tag.text)
        sales_ranking.append(index+1)
        descriptions.append(des_tag.text)
        links.append(f'https://{href_value}' if href_value else 'N/A')

    # 创建一个字典，其中包含所有数据
    data = {
        '书名': titles,
        '作者': authors,
        '价格': prices,
        '销量排名': sales_ranking,
        '详情链接': links,
        '作品简介': descriptions

    }
    import pandas as pd

    # 使用pandas创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)

    # 打印DataFrame查看结果
    print(df)

    # 将DataFrame保存到Excel文件
    df.to_excel('output.xlsx', index=False)

    # # 或者保存到CSV文件
    # df.to_csv('output.csv', index=False)

else:
    print(f'请求失败，状态码: {response.status_code}')

小贴士：动态代理的IP池越大，抓取效率越高。某些服务提供数千万个IP资源，几乎能模拟全球任意地区的用户！

可以看到直接获取到书名、作者、价格、销量排名、详情链接、作品简介。整体流程还是非常的简单的，想尝试的小伙伴快试一下吧！

在这里插入图片描述

二、网页抓取API：不懂代码？也能一键爬数据！

1. 传统爬虫的痛点

即便有了代理，传统爬虫仍需面对复杂的技术挑战：解析网页结构、处理验证码、应对反爬策略……这对非技术人员来说门槛极高。

2. 网页抓取API如何破局？

如果你觉得以上的操作还是有点难，那网页抓取API就再适合不过了。网页抓取API（Web Scrapers API）将爬虫技术封装成 “ 开箱即用 ” 的工具**。你只需输入目标网址，它就能自动识别页面结构，返回结构化数据（如商品信息、社交媒体内容等），甚至支持JavaScript渲染的动态页面。**